发布于 2015-06-02 00:27:39 | 169 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

这里有新鲜出炉的精品教程，程序狗速度看过来！

PyPy Python解释器

PyPy是用Python实现的Python解释器。PyPy是Armin Rigo开发的，Python语言的动态编译器，是Psyco的后继项目。PyPy的目的是，做到Psyco没有做到的动态编译。

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PyPy 2.6.0 发布，此版本更新 cffi 至版本 1.1，使得流行的 ctypes-alternative 更容易使用，支持新的 vmprof 统计分析工具。

PyPy 2.6.0 现已提供下载：

http://pypy.org/download.html

PyPY 包括 3 个子项目：

• Py3k (支持 Python 3.x)

• STM (software transactional memory)

• NumPy

值得关注的改进

• Python 兼容性：

  • 改进对 TLS 1.1 和 1.2 的支持

  • Windows 下载现在是一个 pypyw.exe 加一个 pypy.exe

  • 支持 PYTHONOPTIMIZE 环境变量 (impacting builtin’s __debug__ property)

  • 解决了之前版本报告的 issues：https://bitbucket.org/pypy/pypy/issues 或者 IRC at #pypy。

• 新特性：

  • Add preliminary support for a new lightweight statistical profiler vmprof, which has been designed to accomodate profiling JITted code

• Numpy：

  • Support for object dtype via a garbage collector hook

  • Support for .can_cast and .min_scalar_type as well as beginning a refactoring of the internal casting rules

  • Better support for subtypes, via the __array_interface__, __array_priority__, and __array_wrap__ methods (still a work-in-progress)

  • Better support for ndarray.flags

• 性能提升：

  • Improved IO performance of zlib and bz2 modules

  • We continue to improve the JIT’s optimizations. Our benchmark suite is now over 7 times faster than cpython

  • Slight improvement in frame sizes, improving some benchmarks

  • Internal refactoring and cleanups leading to improved JIT performance

更多改进请看发行说明。

Cheers
The PyPy Team

PyPy 是用Python实现的Python解释器。

PyPy是，Python开发者为了更好的Hack Python创建的项目。此外，PyPy比CPython是更加灵活，易于使用和试验，以制定具体的功能在不同情况的实现方法，可以很容易实施。 该项目的目标是，让PyPy比C实现的Python更为容易的适应各个项目和方便裁剪。

PyPy是用Python实现的Python解释器。PyPy是Armin Rigo开发的，Python语言的动态编译器，是Psyco的后继项目。PyPy的目的是，做到Psyco没有做到的动态编译。

历史版本 :
PyPy v5.10 发布，Python 解释器
PyPy v5.9 发布，Python 解释器
PyPy 打算推出无 GIL 版本，或和默认版本分开发行
PyPy v5.8 发布，Python 解释器
PyPy 5.1 发布，Python 解释器
PyPy 5.0 发布，Python 解释器
PyPy 4.0.0 发布，Python 解释器
PyPy 2.6.0 发布，Python 解释器
PyPy 2.5.1 发布，Python 解释器
PyPy 2.5.0 发布，Python 解释器